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作者：网易情报创建小编|王凤智 最近，国内科技界最流行的流行词是“养虾”（推出OpenClaw智能代理）。这股热潮彻底爆发了，就连马化腾也惊讶地说：“很受欢迎。”无数普通人拼命地尝试着“建水族馆”、“种苗”，但真正能以全自动化的方式搬起一所“虾学校”的人却屈指可数。如果你不想偏离这场“养虾”嘉年华，谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo带来的利润丰厚的动手体验，绝对是你不容错过的顶级“养虾手册”。凌晨3点，当你还在睡觉时，六名虚拟“员工”已经开始工作了。他们研究全球人工智能趋势、撰写推文、审查代码并编写新闻摘要。当你早上睁开眼睛时，你的手机上保存了六个待办事项列表。这就是萨布的真实生活。潜艇没有三个头或六个臂。您刚刚组建了一个由六名人工智能代理组成的“自动化团队”。这套基于开源OpenClaw平台的系统已经稳定运行了一个月，现在每天能够处理6个琐碎但必要的重复性任务，每天可以腾出4到5个小时来处理真正需要人脑思考的问题。最令人印象深刻的是，虽然这个系统听起来很刺耳，但你只用了一台普通的 Mac Mini 电脑，每月花费不到 400 美元（约 2760 人民币）的“内部工资”就可以完美运行它。他在社交平台01上发表了一篇内容广泛的文章。聘请六名专家比聘请一名通才更好。这艘潜艇的身份很特殊。他不仅是谷歌的高级产品经理，也是Unwind AI编程社区的创始人。它在 GitHub 上也有 99.5000。Maintains Awesome LLM Apps，一个 ve具有 2+ 星的流行代码库。这意味着萨布每天必须同时做六件事。研究人工智能趋势、撰写推文、撰写 LinkedIn 帖子、编辑时事通讯、审查代码并解决社区问题。所有任务必须持续至少 30 到 60 分钟。顺从者意识到这些事情正在拖延他开始真正重要工作的时间。他试图利用超级智能来解决这个问题。研究、写作和评论都集中在一篇巨大的信息中。结果是灾难性的，特工们无能为力。太多的上下文会使模型变得混乱并显着降低质量。智能代理的大脑根本没有空间来执行六种完全不同的任务。然后萨布改变了主意，不再雇用一名通才，而是雇用了六名专家。这种转变很重要。不要仅依赖一种工具来完成所有工作；授权您的团队完成工作。这为我后来的管理打下了基础e AI 就像一个真正的团队。萨布命名了这六种人工智能代理。他们不是随机的代号，而是美国电视剧中的经典角色。这听起来像是一个噱头，但他说这比写提示更有效。当他告诉克劳德，“我想要德怀特·施鲁特的能量”时，模型从训练数据中知道这意味着什么：彻底、专注、极端严肃。这相当于免费培养 30 季角色。有网友看到这个系统后感叹道。 “这只是为像我这样不知道如何定义多个代理之间的界限、如何学习如何向首席执行官报告的人而创建的。”另一位网友更直接地说：“这个帖子太棒了！这就是X的当前版本”。我已经安装了OpenC Law。接下来我该怎么办？”这是我看到的回复。这个问题最好的文章之一。02 经纪人必须有“灵魂”，模仿美剧中的角色。这个全明星团队的角色如下：Monica 是幕僚长，是团队的核心，也是 Sabu 在 Telegram 上谈论最多的人。它负责协调其他代理、制定战略决策和分配任务。就像《老友记》中的莫妮卡·盖勒一样，她很有竞争力，有条理，而且不能容忍马虎的工作。你的“个性文件”（SOUL.md）包含灵魂命令：“你是确保一切都正确完成的人。” Dwight 是该研究岗位的负责人，每天进行 3 次研究分析，并密切关注 X、Hacker News、GitHub Trends 和 Google AI Blog。创建可供其他团队成员使用的结构化情报报告。就像《办公室》中的德怀特·施鲁特 (Dwight Schrute) 一样，他专注、彻底、从不休息。 Platform X 作家 Kelly 阅读了 Dwight 的研究报告，并用辅助声音撰写了一条推文。像《办公室》中的凯莉·卡普尔这样的人就知道什么会流行。 Rachel 是 LinkedIn 的首席内容官，她也有同样的想法情报与凯利一样，但平台不同，语气完全不同。就像《老友记》中的雷切尔·格林一样，她关注的是意见领袖的观点，而不是大众的观点。罗斯担任工程职务，负责代码审查和错误修复。就像《老友记》中的罗斯·盖勒一样，他是一个书呆子，喜欢深入研究，他的指示之一是：“面对问题时，要彻底理解。不要只治疗症状。”帕姆是时事通讯编辑，类似于《办公室》中的帕姆·比斯利，负责将德怀特的日常信息转化为易于理解的公告摘要。每个代理人都有自己的工作，职责明确，不存在混乱。 saBu 强调，一个有意见的代理人会比一个只想取悦别人的代理人做出更好的决定。当罗斯想出一个坏主意时，作为让潜艇不要调试的信号，直接告诉莫妮卡“罗斯最近感觉不太好”。作为作为幕僚长，莫妮卡很快重写了罗斯的指示并调整了他的优先事项。这种管理方式非常直观。这些人物我们都认识，所以我们知道莫妮卡是个严格的管理者，德怀特有条不紊，罗斯喜欢惹麻烦。智能代理配合就是读写文件。这个制度最矛盾的地方就是它的调节机制。没有复杂的 API 调用、消息队列或代理到代理编排框架。只有一个，那就是 md 文件。 Dwight 进行了一些研究并将结果写入名为 intel/DAILY-INTEL.md 的文件中。凯莉醒来后，直接读取了这个文件，提取信息，写了一条推文。 Rachel 和 Pam 也是如此，他们读取相同的文件并做自己的工作。整个团队之间的沟通是通过读取 Markdown 文档并将其写入磁盘来完成的。没有中间件，没有身份验证问题，不会因 API 速率限制而出现故障。文档稳定，简单有效。一些网友最初认为OpenClaw没什么用，认为他们可以简单地创建一个计划的cron任务来运行脚本。但在看了这个基于文件的协作模型后，我意识到智能代理仍然可以这样玩。当我们需要处理更结构化的数据（例如重复数据删除或长期跟踪）时，我们使用 JSON 文件作为事实来源，但人类可读的摘要保持降价，以便其他代理可以轻松读取。每次人工智能醒来时，都会发生全新的对话和昨天发生的事情。我不记得发生了什么。这既是一个问题，也是一个特点。为了让智能体拥有“长期记忆”，萨布设计了一个两层记忆系统。每日日志：保留每个会话的实时日志，包括发生的情况、创建的内容以及收到的反馈。这些文件按日期归档，就像工作日记一样。长期记忆：代理定期查看每日日志并提取它检测到的体验、用户偏好和最重要的模式，并将它们写入名为 MEMORY.md 的文件中。例如，凯莉的初稿包含大量表情符号和主题标签，这与潜艇的风格不符。他直接回应：“没有表情符号。没有主题标签。简短的句子。”凯利将这一反馈记录在她的长期记忆中。一周之内，他的风格就完全确定了。 Dwai 一开始也获得了太多信息，错过了所有的小更新。 “并非所有趋势都很重要，”萨布告诉他。 “我们需要信号，而不是噪音。”德怀特更新了他的原则，以创建重点突出、可操作的情报报告。萨布将这种迭代过程称为“支持修改的工程”。任何特工的第一个版本都是平庸的，第十个版本是优秀的，第三十个版本是优秀的。真正塑造它们的不是预先制定的指令，而是存储在内存文件中数周的所有修改。这就像一个知识库的持续增长使每个代理能够在自己的岗位上变得越来越好。 04 座席可以安排自己的班次并纠正错误。对于无人值班时自动运行的一队特工来说，角色和记忆是不够的；还需要科学的时间表和应急预案。 Sabu为每个代理设置计划任务（cron调度）。订单很重要：德怀特首先开始研究生产原材料。我会。几个小时后，内容处理者凯利和雷切尔返回工作岗位。整个过程就像一条流水线，环环相扣。然而，机器总是会出现问题。任务卡顿、网络断开、API 调用失败等情况屡见不鲜。为此，Sabu 设计了一个名为 HEARBEAT 的安全网络。主代理 Monica 在某些时间检查所有计划任务是否按计划运行。如果它发现一个任务已经过了它的执行窗口，它会立即强制执行它再次运行。这种机制是自我修复的，不需要任何人为干预。当需要处理批量验证和容错时使用“心跳”，当需要分钟级精确调度时使用cron。该系统没有花哨的网络仪表板或复杂的后端管理面板。 Sabu 与特工沟通的唯一界面是手机上的 Telegram。这是一个深思熟虑的选择。您不想登录网站来查看您的作品。他的手机一天 24 小时都在身边，他的 Telegram 也始终在线。经纪人会在他最常用的地方与他会面。每天早上，当萨布醒来并打开 Telegram 时，德怀特都会发送一份相关研究报告，凯利有三份推文草稿等待批准，而瑞秋则准备好了 LinkedIn 帖子。花了 10 分钟喝咖啡、审阅、提供反馈并点击确认。上午的大部分工作都完成了。这么多任务交给AI，如何保证安全？萨布的方法我很简单。给AI一个自己的世界，拒绝它接触现实世界。 Mac Mini 是一款纯人工智能计算机，拥有自己的电子邮件帐户和专用 API 密钥。该机器上没有任何内容与 Sabu 的个人帐户相关。 electric如果您想查看孩子的邮件，请转发给AI。如果您需要审阅文档，请在 Telegram 上与 AI 共享。他们只看到他想让他们看到的东西。这就像雇用一名新员工，第一天你不会交出所有钥匙。为他们提供自己的工作空间和凭证，并根据需要共享信息。 Caesarius 梦之队值得 5,400 美元以下吗？让我们算一下： 硬件：Mac Mini M4 起价为 499 美元，但您可以将它与任何始终在线的计算机一起使用，包括旧笔记本电脑或每月 5 美元的云服务器。软件：OpenClaw是开源免费的，Telegram可以免费使用。 AI模型的成本是主要开销。 Sabu 以每月 200 美元的价格订阅 Claude’s Max 计划，Gemini API 的费用为50 美元和 70 美元之间。如果加上 TinyFish 和 Eleven Labs 的费用，总计不到 400 美元。每月花费不到 400 美元，你就可以得到一个由六人组成的团队，他们从不睡觉，不休假，每天都在进步。 Dwight 每天节省 2-3 小时的研究时间，Kelly 和 Rachel 又节省 1-2 小时的写作时间，Ross 负责处理深夜的工程工作。每天净节省 4 到 5 个小时，相当于一年中的巨大时间财富。有网友尝试计算一下。我们每月花费不到 400 美元，雇佣了 6 名员工，每天 24 小时在线，而且这 6 个人每天都在进步。在他看来，这才是真正的坑。一个可以自行进化的系统，而不是一个模型。最近，关于OpenClaw的讨论越来越多。 Nvidia首席执行官黄仁勋在摩根士丹利会议上发言时特别提到了这个框架。 “看看 OpenClaw 及其采用速度。Linux 花了大约 30 年才达到这个水平，但 OpenClaw 仅用了三周就完成了，”他说。OpenClaw 是目前有史以来下载次数最多的开源软件！”他说。同时，随着GPT-5.4的到来，OpenClaw与最新模型的结合也成为了热门话题。 GPT-5.4 在结构化指令处理、长对话稳定性和工具调用方面进行了重大改进。许多尝试使用人工智能代理或自动化框架的开发人员最终都会遇到同样的问题。模型本身可能非常强大，但如何将其可靠地连接到消息传递平台、API 和工作流工具很快就会变得非常复杂。这就是OpenClaw发挥作用的地方，当开发人员使用OpenClaw作为网关层并将GPT-5.4连接到Telegram、Discord和Slack等真实通信渠道时，通过使用统一的API平台添加多个模型，整个系统变得稳定且可维护。一步一步，很多人因为潮流想要尝试，然而呃，Sab的建议是：“不要着急，一步一步来。”第一周只会雇用一个人。安装 OpenClaw 并向其中写入一个简单的 SOUL.md 文件。选择您每天最常做的事情。例如研究或撰写草稿以及创建一周的计划任务。它将教你记住并改进。最初的结果平庸也就不足为奇了。提供您的反馈并观察您的内存文件慢慢增长。根据信息修改你的个性。到第二周结束时，你应该在第三周产生一些真正有用的东西。这时，你会觉得有必要生成信息。我正在写一张纸。添加内容代理。文件共享模式允许协作，遵循“一次写入，多次读取”的原则。第四周后，根据需要进行扩展。根据需要添加新角色，而不仅仅是添加新角色。每个新代理必须解决其工作流程中的实际问题。这不是一个可以完成的玩具项目一个周末；这是一个不断发展的系统。经过一个月的系统运行后，Sab sHe 意识到自己在睡觉前下意识地给团队打电话道晚安。 “这听起来很疯狂，但经过一个月的日常互动、重复反馈循环并不断看到改进，智能体和人类之间的界限开始变得模糊。”模型本身是公共资源，任何人都可以使用 Claude、GPT 或 Gemini。真正的力量是我们为这个团队打造的灵魂，包括 SOUL.md 文件、我们的内存系统、我们的编程模型以及我们数周以来存档的所有纠正反馈。该系统是您专属的。而且情况每天都变得更糟。德怀特的记忆力随着每一次研究分析而变得更加丰富，凯利的草稿随着他收到的每一次反馈而变得更加精确，并且随着罗斯修复的每个错误，他对代码库有了更多的了解。这才是真正的坑。它不是一个模型，而是一个广泛学习的系统。如果你想拥有自己的数码护城河，找个代理人，今天就开始工作和计划。
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